(1) 坚持“原理、技术、应用”三位一体原则,注重基础性、系统性、前沿性和实用性的统一。 (2) 知识体系全、技术框架新,涵盖了目前行业应用的深度学习技术。 (3) 既注重整体思路设计,又注重核心技术细节分析,使得学生学习时“既见树木又见森林”。 (4) 源自作者20多年从事人工智能基础理论、计算机视觉、自然语言理解和语音识别等领域的科研积累,提供大量典型、实用方法讲解和分析。
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内容简介
推荐序
前言
第1章 人工智能技术概览
第2章 机器学习理论基础
第3章 深度学习基础
第4章 深度学习网络优化技巧
第5章 卷积神经网络
第6章 循环神经网络
第7章 神经网络的区分性训练
第8章 序列到序列模型
第9章 自编码器
第10章 迁移学习
第11章 终身学习
第12章 生成对抗网络
第13章 深度强化学习
第14章 元学习
第15章 自监督学习
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